SemEval-2024 Task 8 引入了识别多语言和领域中大型语言模型（LLMs）生成的机器文本的挑战。本文关注于二元分类和多类分类的子任务，并通过传统机器学习和自然语言处理进行特征提取以及基于 LLMs 进行文本分类的两种方法进行解决，结果显示变压器模型，尤其是 LoRA-RoBERTa，在多语言环境中使用多数表决方法能够高效地识别机器生成的文本。

Jan, 2024

SemEval-2024 任务 8 专注于多产生器、多领域和多语言黑盒机器生成文本检测，并应用语言识别和参数高效微调小型 LLM 进行文本分类，通过每种语言分类阈值校准将微调模型预测与统计检测指标相结合，提高系统检测性能的泛化能力，我们的方案取得了竞争力的结果，在第四名，仅比冠军低 1 个百分点。

Feb, 2024

SemEval-2024 Task 8 的主要发现是多生成器、多领域和多语言的机器生成文本检测。

Apr, 2024

本文介绍了一个大规模的文本检测数据集 M4，并利用该数据集实验了多种方法，发现在不同领域或用不同的大型语言模型生成的文本中，模型检测器倾向于将机器生成的文本误分类为人工书写的文本，并指出解决此问题仍有很多待改进的空间，M4 数据集将为以后研究提供优质的数据支持。

May, 2023

我们提出了一个基于对比学习的单一模型，通过数据增强和对比学习，在没有使用多个模型集合的情况下，达到与多模型相当的性能表现。

Feb, 2024

本文针对 SemEval-2024 任务 8“多生成器、多领域和多语种黑盒机器生成文本检测”，以英文机器生成文本（MGTs）的检测为重点，结合 RoBERTa-base 嵌入和多样性特征，利用重新采样的训练集，取得了第 124 名中的第 12 名，结果表明我们的方法在未见模型和领域上具有普适性，准确率达到 0.91。

Apr, 2024

通过引入一个新的系统 T5LLMCipher，结合预训练的 T5 编码器和 LLM 嵌入子聚类，我们在 9 个不同生成器和领域中评估了我们的方法，并发现与现有方法相比，我们的方法在看不见的生成器和领域中对机器生成的文本的 F1 得分平均提高了 19.6％，正确属性文本的生成器的准确率达到 93.6％。

Jan, 2024

我们的研究重点是辨别大型语言模型生成的文本与人类生成的文本之间的关键挑战，这在各种应用中具有重要意义。通过评估我们的模型在多个数据集上的性能，包括 Twitter 情感、足球评论、项目古腾堡文库、PubMedQA 和 SQuAD，我们提供了支持此类模型可行性的证据。这些数据集在复杂约束下进行了采样，涵盖了各种可能性，为未来研究奠定了基础。我们对 GPT-3.5-Turbo 与 SVM、RoBERTa-base 和 RoBERTa-large 等各种检测器进行了评估，基于研究结果，结果主要与句子的序列长度有关。

Nov, 2023

研究表明，利用大型语言模型可以高准确度地区分人工智能生成的文本和人类编写的文本，尤其在语义方面会更加有帮助，而句法方面还有改进的空间。

Feb, 2024

该研究介绍了 UniBuc - NLP 团队应对 SemEval 2024 任务 8：多生成器、多领域和多语言黑盒机器生成文本检测的方法。我们探索了基于 transformer 和混合深度学习架构。其中，我们的基于 transformer 的模型在子任务 B 中以 86.95％的准确度在 77 个团队中取得了强势的第二名，展示了该架构在此任务中的适用性。然而，我们的模型在子任务 A 中显示出了过拟合的现象，这可能通过减少微调和增加最大序列长度来修复。对于子任务 C（标记级别分类），我们的混合模型在训练过程中出现了过拟合，影响了其检测人工文本和机器生成文本之间的转换能力。

May, 2024